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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利车联网中面向异构车辆的量子集体学习方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117077793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310862034.0，技术领域涉及：G06N10/20；该发明授权车联网中面向异构车辆的量子集体学习方法及系统是由谢人超;任语铮;刘天;于非;黄韬;刘韵洁设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本车联网中面向异构车辆的量子集体学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种车联网中面向异构车辆的量子集体学习方法及系统，该方法包括：从参与集体学习的车辆集合中确定主参与车辆和与主参与车辆匹配的从参与车辆；主参与车辆和从参与车辆根据本地参数和对环境的观察各自计算本地预测因子，并由从参与车辆向主参与车辆发送经同态加密的预测因子；主参与车辆基于来自多个从参与车辆的预测因子计算残差，并将残差发送给多个从参与车辆；主参与车辆和多个从参与车辆基于残差、本地样本数据、本地参数和预测因子计算加密的更新梯度，并向路侧单元发送所计算的更新梯度；主参与车辆和所述多个从参与车辆接收各自对应的来自路侧单元的解密的更新梯度，基于解密的更新梯度利用梯度下降法更新集体学习模型参数。

本发明授权车联网中面向异构车辆的量子集体学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车联网中面向异构车辆的集体学习方法，其特征在于，该方法包括： 匹配结果获取步骤，从参与集体学习的主参与车辆和从参与车辆的集合中确定主参与车辆与从参与车辆的匹配结果，所述主参与车辆和从参与车辆为联网和自动驾驶汽车； 预测因子计算步骤，主参与车辆和从参与车辆根据本地参数和对环境的观察各自计算本地预测因子，并由从参与车辆向主参与车辆发送经同态加密的预测因子； 残差计算步骤，主参与车辆基于来自多个从参与车辆的加密的预测因子计算残差，并将计算的残差发送给所述多个从参与车辆； 更新梯度计算步骤，所述主参与车辆和所述多个从参与车辆基于残差、本地样本数据、本地参数和预测因子计算加密的更新梯度，并向路侧单元发送所计算的加密的更新梯度；以及 模型更新步骤，所述主参与车辆和所述多个从参与车辆接收各自对应的来自所述路侧单元的解密的更新梯度，基于解密的更新梯度利用梯度下降法更新集体学习模型参数； 其中，所述主参与车辆和从参与车辆分别基于如下公式来根据本地参数和对环境的观察各自计算本地预测因子： ； ； 其中，和分别表示主参与车辆u和从参与车辆v的第i个样本对应的预测因子；和分别表示主参与车辆u和从参与车辆v的第i个样本；和分别表示主参与车辆u和从参与车辆v的本地参数； 所述主参与车辆利用如下公式来基于来自多个从参与车辆的加密的预测因子计算残差： ； 其中，表示第i个样本对应的残差，表示第k个从参与车辆的第i个样本的预测因子，表示主参与车辆u的第i个样本的预测因子；表示主参与车辆的第i个样本的标签；表示从参与车辆的数量； 所述主参与车辆利用如下公式来基于残差、本地样本数据、本地参数和预测因子计算加密的更新梯度： ； 所述从参与车辆利用如下公式来基于残差、本地样本数据、本地参数和预测因子计算加密的更新梯度： ； 其中，n为样本数，为正则权重，为加密同态算子，表示第i个样本对应的残差，表示第i个样本的标签，和分别表示主参与车辆u和从参与车辆v的第i个样本对应的预测因子；和分别表示主参与车辆u和从参与车辆v的第i个样本；和分别表示主参与车辆u和从参与车辆v的本地参数。

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